数据科学入门 - 第7页

...要求的主要知识及应用技术进行了阐述。本书主要内容包括：信息系统与信息技术发展、数字中国与数智化发展、系统科学与哲学方法论、信息系统规划、应用系统规划、云资源规划、网络环境规划、数据资源规划、信息安全规划、云原生系统规划...

...微调策略、数据集工程、推理优化及 AI 工程架构等关键环节，帮助开发者在复杂的 AI 生态中做出科学的技术决策。 作者结合丰富的业界经验，通过大量真实案例与可操作的方法，展示了如何让 AI 应用...

...机器最终学会如何学习时，将会发生什么？不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做...

...推荐，包括新浪微博首席科学家&AI研发部负责人张俊林，NLP知名博客“科学空间”博主苏剑林，GitHub高级工程师Benjamin Muskalla，Netflix资深科学家Cameron Wolfe，《设计机器学习系统》与AI Engineering作者Chip Huyen，FM Global高级数据科学家Vahid...

...对 7 大法则进行了拓展和更新，增添一手的研究数据、细化和明确了诸多观点和方法，并为每条法则更新或增加了信度和效度俱佳的测试，使本书成为更符合当下人们需求的科学指导手册...

本书是同济大学数学科学学院编的《高等数学》第八版，从整体上说与第七版没有大的改变，内容深广度符合 2014 年版“工科类本科数学基础课程教学基本要求”，适合高等院校工科类各专业学生使用。本次修订遵循“坚持改革...

...ggplot2绘图实现数据可视化调试程序及创建包R语言及tidyverse系列包的完整的学习资源从数据可视化到深度学习，开源的 R 语言已经成为全球数据科学家、量化分析师以及数据从业者的...

数据科学家凯西·奥尼尔认为，我们应该警惕不断渗透和深入我们生活的数学模型——它们的存在，很有可能威胁到我们的社会结构。 我们生活在一个依赖“算法”的时代，它对我们生活的影响越来越大，我们去...

...通过提供分布式数据存储和并行计算框架，Hadoop已经从一个集群计算的抽象演化成了一个大数据的操作系统。《Hadoop数据分析》旨在通过以可读且直观的方式提供集群计算和分析的概览，为数据科学家深入了解特定...

...深入理解其模型和算法的实际运作机制，是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家，同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和...